本文探讨了检索增强生成（RAG）对大型语言模型（LLMs）的影响，分析了其在噪音鲁棒性和信息整合方面的挑战。研究总结了RAG的三种范式及其组成部分，并提出了评估方法和未来研究方向。此外，新开发的MultiHop-RAG数据集旨在提升RAG系统的有效性，促进LLMs的应用。

本文探讨了检索增强生成（RAG）对大型语言模型（LLMs）的影响，分析了其在噪音鲁棒性和信息整合方面的挑战。研究总结了RAG的三种发展范式，并提出了评估框架和新数据集MultiHop-RAG，以提升LLMs在多跳查询中的表现。未来的研究方向包括优化RAG技术和评估方法，以促进LLMs的实际应用。

本文介绍了复神经算子（CoNO）的应用，通过参数化积分核和复值神经网络提高模型的表示能力、噪音鲁棒性和泛化能力。实证评估结果显示CoNO在多个数据集和任务中表现优秀，为连续动态系统的建模提供了鲁棒且优越的模型。

该文介绍了一种新的复神经算子（CoNO），通过在复分数傅立叶域中参数化积分核并利用复值神经网络及无混淆激活函数，提高模型的表示能力、噪音鲁棒性和泛化能力。实证评估结果显示，CoNO 在多个数据集和任务中表现出与或优于最先进模型的性能，为连续动态系统的建模提供了鲁棒且优越的模型。